Ansible项目中使用gcp_compute插件加载GCP资源清单的配置指南
在Ansible项目中,当我们需要管理Google Cloud Platform(GCP)上的资源时,gcp_compute插件是一个非常实用的工具,它能够自动发现GCP中的计算实例并生成动态清单。然而,在实际使用过程中,很多开发者会遇到插件被跳过的问题,导致无法正确加载GCP资源。
问题现象
当配置了gcp_compute插件后,运行Ansible时可能会遇到以下警告信息:
[WARNING]: Failed to load inventory plugin, skipping google.cloud.gcp_compute
这种情况下,Ansible无法正确加载GCP资源清单,导致后续操作无法正常执行。
根本原因分析
这个问题通常是由于Ansible无法正确找到gcp_compute插件所在的集合(collection)位置导致的。在Ansible 2.10及以后版本中,许多核心功能被迁移到了独立的集合中,gcp_compute插件现在属于google.cloud集合的一部分。
解决方案
要解决这个问题,我们需要确保以下几点配置正确:
-
正确配置集合路径
在ansible.cfg配置文件中,需要明确指定集合的搜索路径。例如:[defaults] collections_path = ./collections
-
验证集合安装
使用以下命令可以验证google.cloud集合是否已正确安装:ansible-galaxy collection list
如果输出中包含google.cloud集合及其版本信息,说明集合已正确安装。
-
完整配置示例
一个完整的ansible.cfg配置示例应该包含以下内容:[defaults] host_key_checking = False inventory = gcp_compute.yml collections_path = ./collections interpreter_python = auto_silent [inventory] enable_plugins = host_list, script, auto, yaml, ini, toml, google.cloud.gcp_compute
-
gcp_compute.yml配置
确保gcp_compute.yml配置文件内容正确,包含必要的认证信息和资源筛选条件:plugin: google.cloud.gcp_compute zones: - us-central1-a projects: - my-project service_account_file: ./service_account.json auth_kind: serviceaccount
最佳实践建议
-
将集合安装在项目目录下的collections文件夹中,便于版本控制和团队协作。
-
在开发环境中,可以使用虚拟环境来管理Ansible及其依赖,避免系统级别的冲突。
-
对于生产环境,建议将必要的集合打包到部署包中,确保环境一致性。
-
定期更新集合版本,以获取最新的功能和安全修复。
通过以上配置和最佳实践,可以确保gcp_compute插件能够正常工作,为Ansible管理GCP资源提供可靠的动态清单支持。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0125AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









